Explication des outils de qualité des données

Toute organisation à l'ère moderne dépendra d'informations précises, complètes et opportunes pour prendre des décisions stratégiques. Les données brutes peuvent être incohérentes, dupliquées ou incomplètes, ce qui les rend peu fiables pour l'analyse ou les opérations.

Les outils de qualité des données sont des solutions logicielles spécialisées qui aident les organisations à maintenir, gérer et améliorer l'intégrité de leurs ressources de données. Découvrez comment ces outils fonctionnent et consultez quelques exemples ci-dessous.

Que sont les outils de qualité des données ?

Les outils de qualité des données sont des applications logicielles conçues pour évaluer, améliorer et maintenir la qualité des données dans les bases de données, les entrepôts de données et autres systèmes d'information. Ils permettent de détecter et de corriger les anomalies dans les données et de garantir leur conformité avec les normes internes et externes. Ces outils sont essentiels pour les organisations qui s'appuient sur des données de haute qualité pour l'analyse, le reporting, la conformité et prise de décision opérationnelle. Ils permettent également de garantir que les données transférées entre les applications, internes et externes, restent correctes et cohérentes.

Fonctions clés et Fonctionnalités

Les outils de qualité des données offrent un large éventail de fonctionnalités qui aident les organisations à garantir l'exactitude, cohérence et la fiabilité de leurs données :

• Profilage des données : analyse automatiquement jeux de données découvrir leur structure, leurs modèles, leurs distributions statistiques et leurs anomalies. Cela aide les organisations à comprendre l'état actuel de leurs données et à détecter rapidement les problèmes cachés.
• nettoyage des données normalisation : nettoie les données en corrigeant les erreurs, en supprimant les doublons, en complétant ou en signalant les valeurs manquantes et en normalisant les formats (tels que les dates et les adresses). Ce processus garantit la cohérence et la fiabilité des données dans tous les systèmes.
• Validation et vérification des données : applique des règles métier et une logique personnalisée pour confirmer l'exactitude des données, garantir cohérence et s'assurer que les valeurs respectent les normes ou références prédéfinies. Cela inclut souvent la validation inter-champs et la validation des données de référence.
• Enrichissement et augmentation des données : améliore jeux de données ajoutant des informations manquantes ou supplémentaires, souvent grâce à une connexion avec des sources externes, ce qui augmente la valeur et l'exhaustivité des enregistrements existants.
• Surveillance et alertes : vérifie en permanence les données par rapport à des seuils ou des règles de qualité définis. Des alertes automatisées informent les parties prenantes en temps réel des problèmes sont détectés, ce qui permet d'intervenir rapidement avant que ceux-ci n'aient un impact sur les opérations en aval.
• Reporting : génère des informations claires et exploitables grâce à des tableaux de bord et des rapports afin de support gouvernance des données et d'informer les parties prenantes.

Fonctionnement des outils de qualité des données

Analysons ces fonctions principales de manière plus approfondie.

Profilage des données

Le profilage des données consiste à examiner, analyser et résumer les données afin d'en comprendre la structure, le contenu et la qualité. Cette étape aide les organisations à identifier les types de données, les distributions de valeurs, les valeurs manquantes, les modèles et les anomalies, qui sont essentiels pour planifier nettoyage des données les efforts d'intégration. Le profilage sert de base à toute initiative en matière de qualité des données, en révélant les problèmes cachés et en guidant la création de règles.

Dans la pratique, le profilage des données peut impliquer qu'une entreprise évalue les informations dont elle dispose sur ses clients. Ce processus peut révéler diverses anomalies, telles que des adresses e-mail ou des coordonnées manquantes, ou des numéros de téléphone dans différents formats. Cette première étape indiquerait à l'entreprise qu'elle pourrait avoir besoin de réorganiser et de normaliser ses données.

nettoyage des données

Le nettoyage, également appelé « data scrubbing », est le processus qui consiste à corriger les inexactitudes, à normaliser les formats et à valider les données par rapport à des règles prédéfinies. Il peut par exemple permettre de résoudre des problèmes tels que :

• Valeurs manquantes ou incomplètes, telles que les noms ou les coordonnées.
• Formats de date inexacts ou incohérents.
• Nombres mal formatés (c'est-à-dire des devises sans le symbole associé, tel que $).
• Problèmes liés à la normalisation, tels que la capitalisation, les formules de politesse incomplètes ou la vérification que les champs contiennent les structures de données correctes, par exemple en s'assurant qu'un champ e-mail contient le symbole @.

Correspondance et déduplication

Le rapprochement des données consiste à comparer les enregistrements provenant d'un ou de plusieurs jeux de données identifier les entrées qui font référence à la même entité réelle. Cette opération est particulièrement importante pour les systèmes de gestion de la relation client (CRM), dans lesquels un client peut être enregistré plusieurs fois avec de légères variations.

La déduplication intervient après la mise en correspondance des données. Elle consiste à consolider les enregistrements en double afin de garantir qu'il n'existe qu'une seule version faisant autorité. Cela réduit la redondance et améliore la cohérence informations. Dans l'exemple du CRM, cela signifierait regrouper les nombreux profils enregistrés d'un même client en une seule source fiable, afin d'éviter des problèmes futurs tels que la double facturation au client.

observabilité

La surveillance continue des données implique la mise en place d'alertes et de tableaux de bord afin d'observer l'évolution des indicateurs de qualité des données au fil du temps. Cependant, cela devrait s'inscrire dans un observabilité plus large observabilité des données.

Bien sûr ! Voici un petit tableau qui met en évidence les principales différences entre surveillance des données et l' observabilité des données:

En mettant en œuvre un observabilité complet observabilité des données, les organisations peuvent identifier et résoudre de manière proactive les problèmes émergents, plutôt que d'attendre que les problèmes liés aux données aient un impact sur les performances.

Rapports

Fonctionnalités de reporting efficaces Fonctionnalités aux utilisateurs de générer des rapports complets sur la qualité des données, Fonctionnalités visualiser les tendances et de partager leurs conclusions avec les parties prenantes. Ces rapports sont essentiels pour les audits, les contrôles de conformité et gouvernance des données. Ce reporting peut inclure des alertes et la surveillance ou l'isolation des données qui ne répondent pas aux normes définies.

Exemples d'outils de pointe pour la qualité des données

Outre Actian, plusieurs éditeurs de logiciels proposent des solutions robustes pour la qualité des données, chacune présentant des caractéristiques et des avantages distincts.

Talend Qualité des données

Talend propose une suite complète pour le profilage, le nettoyage et l'enrichissement des données. Son architecture open source et son intégration à la plateforme de données plus large de Talend en font un choix populaire pour les entreprises à la recherche de évolutif flexibles et évolutif . interface visuelle les connecteurs préconfigurés de Talend facilitent l'intégration des données entre les différents systèmes.

Caractéristiques principales :

• Profilage et nettoyage complets des données.
• Enrichissement des données Fonctionnalités.
• Fondation open source avec des options de niveau entreprise.
• interface visuelle intuitive interface visuelle la conception de flux de travail.

Qualité des données Informatica

Informatica est un leader du marché dans le domaine de gestion des données, et son produit Data Quality ne fait pas exception. Il offre Fonctionnalités étendues Fonctionnalités le profilage des données, le nettoyage basé sur des règles, la validation des adresses et la surveillance en temps réel. Informatica est privilégié par les grandes organisations qui ont des environnements de données complexes et gouvernance rigoureuses gouvernance .

Caractéristiques principales :

• nettoyage des données validation basés sur des règles.
• Vérification et normalisation des adresses.
• Surveillance et alertes en temps réel.
• support solide support la conformité réglementaire et support gouvernance.

IBM InfoSphere QualityStage

InfoSphere QualityStage d'IBM est conçu pour la gestion de la qualité des données au niveau de l'entreprise. Il prend en charge nettoyage des données, la mise en correspondance et la déduplication de grands volumes de données structurées et non structurées. Les améliorations apportées à l'apprentissage automatique de la plateforme améliorent la précision de la mise en correspondance et permettent une automatisation plus intelligente.

Caractéristiques principales :

• évolutif nettoyage des données, matching et déduplication.
• Support volumes importants et Support types de données variés.
• Améliorations apportées à la mise en correspondance des données grâce à l'apprentissage automatique.
• Intégration avec gouvernance InfoSphere et gouvernance plus larges d'IBM.

Plateforme Actian Data Intelligence

Actian Data Intelligence Platform est une solution complète conçue pour unifier l'intégration, la gestion, l'analyse et gouvernance des données, tout en offrant Fonctionnalités qualité de données optimale Fonctionnalités cadre de son architecture de bout en bout. Conçue pour les environnements hybrides et multicloud, elle permet aux organisations de découvrir, nettoyer, enrichir et gouverner les données sur des systèmes distribués en temps réel. Son interface intuitive et ses fonctionnalités d'automatisation support prise de décision support prise de décision un niveau élevé de confiance dans les données.

Caractéristiques principales :

• Outils intégrés de profilage, de nettoyage et d'enrichissement des données.
• gouvernance complet de la traçabilité et gouvernance des données.
• Surveillance en temps réel de la qualité des données sur les systèmes cloud, sur site et hybrides.
• évolutif avec IA/ML intégrée pour anomalie et la validation basée sur des règles.

Comment choisir le bon outil de qualité des données

Le choix du bon outil de qualité des données est une décision cruciale qui doit correspondre aux besoins et aux objectifs spécifiques d'une organisation. Voici comment aborder le processus de sélection.

Évaluer les besoins de l'entreprise

Commencez par identifier les types de données gérées par l'organisation, leurs sources et les défis auxquels elle est confrontée. S'agit-il de données clients, d'enregistrements transactionnels ou de données opérationnelles ? Un traitement en temps réel ou un nettoyage périodique est-il nécessaire ? Une compréhension claire des objectifs commerciaux garantit que l'outil sélectionné apportera une valeur ajoutée tangible.

Évaluer les fonctionnalités et la compatibilité de l'outil

Tous les outils de qualité des données n'offrent pas les mêmes fonctionnalités. Certains sont spécialisés dans le nettoyage et la normalisation, tandis que d'autres se concentrent sur la surveillance en temps réel ou Fonctionnalités apprentissage automatique. Assurez-vous que l'outil s'intègre parfaitement à l'infrastructure de données existante de l'organisation, y compris les bases de données, plateformes cloud et les systèmes tiers.

Tenez compte du coût et Support

Les modèles de tarification des outils de qualité des données varient entre les options open source et les produits sous licence destinés aux entreprises. Tenez compte des coûts d'installation initiaux, de la maintenance continue et évolutivité potentiels évolutivité . Évaluez également la disponibilité du support client, apprentissage et utilisateur afin de faciliter l'adoption du produit.

Avantages de la mise en œuvre d'outils de qualité des données

Investir dans des outils de qualité des données offre des avantages considérables à l'ensemble de l'organisation.

Fiabilité accrue des données

Des données propres et précises constituent la base d'analyses et de rapports fiables. Les outils de qualité des données éliminent les incohérences, réduisent les taux d'erreur et établissent une source unique et fiable d'informations, ce qui renforce la confiance dans prise de décision les opérations. Des données fiables aident également les entreprises à mieux servir leurs clients, à améliorer leurs efforts de marketing et à accélérer l'innovation produit.

Amélioration prise de décision

Des données de haute qualité favorisent la prise de meilleures décisions commerciales en garantissant que l'analyse repose sur des informations factuelles et actuelles. Cela est particulièrement crucial dans des domaines tels que la finance, le marketing et Chaîne d'approvisionnement , où les informations tirées des données peuvent conduire à des avantages concurrentiels.

Rentabilité et gain de temps

L'automatisation des processus de qualité des données réduit considérablement le temps consacré à la correction manuelle et à la retouche des données. Elle minimise également les erreurs coûteuses causées par des données de mauvaise qualité, telles que l'augmentation des coûts due à des erreurs d'expédition, des efforts marketing mal orientés et une réponse lente des clients. Dans les cas graves, cela peut entraîner une perte de confiance des clients et nuire à la réputation de l'entreprise.

Découvrez les solutions de qualité des données d'Actian

Les solutions Actian sont conçues pour répondre aux besoins des entreprises confrontées à des défis complexes et à grande échelle en matière de données. Elles offrent des contrôles de qualité des données en temps réel, des interfaces intuitives pour la création de règles et évolutif qui conviennent aux entreprises de toutes tailles.

Demandez dès aujourd'hui une démonstration de la plateforme Actian Data Intelligence pour découvrir comment elle fournit des outils et des solutions de qualité des données à grande échelle.

À propos d'Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à desFonctionnalités intuitives libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions de gestion des données flexibles à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.